JP7049198B2 - Wheel uneven wear judgment method and judgment program - Google Patents
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Description
本発明は、鉄道車両の車輪に生じる偏摩耗を検出する技術に関し、例えば車両の床面等に設置した振動センサからの信号に基づいて偏摩耗の有無を判定する車輪偏摩耗判定方法および判定プログラムに関する。 The present invention relates to a technique for detecting uneven wear occurring on the wheels of a railroad vehicle, for example, a wheel uneven wear determination method and a determination program for determining the presence or absence of uneven wear based on a signal from a vibration sensor installed on the floor surface of the vehicle. Regarding.
鉄道車両の車輪は走行に伴って摩耗が発生する。なお、車輪の摩耗には、車輪外周の踏面の一部が平坦になるフラット摩耗と、図１に示すように踏面が円周方向に波打つように摩耗する偏摩耗とがあることが知られている。なお、図１において、符号Ｂが付されているのは基準となる真円、符号Ａが付されているのは踏み面の変位すなわち偏摩耗であり、変位は５００倍に拡大して示されている。鉄道車両の車輪に偏摩耗が発生すると、レールとの接触面で加振力を発生させ、転動音・構造物音となって沿線騒音を増大させるという問題が生じる。 The wheels of railroad vehicles wear as they travel. It is known that wheel wear includes flat wear in which a part of the tread on the outer circumference of the wheel becomes flat and uneven wear in which the tread undulates in the circumferential direction as shown in FIG. There is. In FIG. 1, the reference numeral B is attached to the reference perfect circle, and the reference numeral A is the displacement of the tread surface, that is, uneven wear, and the displacement is shown magnified 500 times. ing. When uneven wear occurs on the wheels of a railroad vehicle, a vibration force is generated at the contact surface with the rail, which causes rolling noise and structure noise, which causes a problem of increasing noise along the railway line.
そこで、車輪に偏摩耗が発生したことを速やかに検知して、車輪の踏面を削正することが望ましい。しかしながら、フラット摩耗は数ミリメートルの幅を有するため目視やカメラで撮影し画像処理によって検出することができるが、偏摩耗はその深さが１ｍｍ以下であるため、目視や画像処理によって検出することが困難である。そのため、従来は、所定の走行距離に達すると車輪の踏面を削正する作業が行われているが、偏摩耗が大きな車両に関しては、所定の走行距離に達する前に車輪を削正することが有効である。 Therefore, it is desirable to promptly detect that uneven wear has occurred on the wheel and correct the tread surface of the wheel. However, since flat wear has a width of several millimeters, it can be detected visually or by taking a picture with a camera and by image processing, but uneven wear can be detected by visual inspection or image processing because its depth is 1 mm or less. Have difficulty. Therefore, conventionally, the work of correcting the tread surface of the wheel when the predetermined mileage is reached is performed, but for a vehicle having a large uneven wear, the wheel may be corrected before reaching the predetermined mileage. It is valid.
従来、車輪の偏摩耗の検知技術に関して、車軸箱に振動加速度センサおよび速度発電機を取り付けて、検出した振動と車輪回転数とに基づいて車輪の偏摩耗量を算定するようにした発明がある（特許文献１）。また、車輪軸受に振動センサを取り付けて、サンプリングした振動データを処理して車輪の異常診断を行う診断処理部を設けた発明もある（特許文献２）。
一方、軌道が敷設された高架構造物の直下に列車の走行音を収集する集音装置を設置し、集音装置により取得された音声信号を処理して、車軸単位で個別に音圧レベルを測定して車輪踏面状態の良否を判定するようにした発明がある（特許文献３）。
Conventionally, regarding the technique for detecting uneven wear of wheels, there is an invention in which a vibration acceleration sensor and a speed generator are attached to an axle box to calculate the amount of uneven wear of wheels based on the detected vibration and wheel rotation speed. (Patent Document 1). Further, there is also an invention in which a vibration sensor is attached to a wheel bearing and a diagnostic processing unit for processing sampled vibration data to perform an abnormality diagnosis of the wheel is provided (Patent Document 2).
On the other hand, a sound collecting device that collects the running sound of the train is installed directly under the elevated structure where the track is laid, and the sound signal acquired by the sound collecting device is processed to individually set the sound pressure level for each axle. There is an invention in which the quality of the wheel tread condition is determined by measurement (Patent Document 3).
さらに、車両の通過に伴う線路構造物の振動を測定する振動測定部と、振動測定部が測定した振動から特定周波数範囲の成分を抽出する周波数範囲成分抽出部と、周波数範囲成分抽出部が抽出した成分と基準データとに基づいて車両の車輪の偏摩耗度合いの判定を行う偏摩耗判定部とを備えることで、列車の走行音の識別が困難な環境下においても車輪の偏摩耗度合いの判定を行えるようにした発明も提案されている（特許文献４）。 Furthermore, a vibration measuring unit that measures the vibration of the track structure accompanying the passage of a vehicle, a frequency range component extracting unit that extracts components in a specific frequency range from the vibration measured by the vibration measuring unit, and a frequency range component extracting unit extract. By providing an uneven wear determination unit that determines the degree of uneven wear of the wheels of the vehicle based on the components and the reference data, the degree of uneven wear of the wheels can be determined even in an environment where it is difficult to identify the running sound of the train. (Patent Document 4) has also been proposed.
特許文献１や２に記載の車輪偏摩耗検知装置は、車軸または車輪軸受に振動加速度センサを取り付けているため、ポイント通過など偏摩耗に起因する振動以外の過大な振動によって、センサが損傷あるいは落下したりセンサからの信号を車両側のデータ収集装置に伝送するケーブルが外れたりするおそれがあるという課題がある。しかも、特許文献２に記載の異常診断装置は、異常振動が車輪のフラットによるものか車輪軸受の異常によるものを特定することに向けられたもので、偏摩耗の判定に適用できるか定かでない。
また、特許文献３に記載の車輪踏面状態の検知システムでは、列車の走行音に基づいて車輪踏面状態の良否を判定するため、周囲の騒音が大きいなど、列車の走行音の識別が困難な環境下においては車輪の偏摩耗度合いの判定を行うことが困難であるという課題がある。
Since the wheel uneven wear detection device described in
Further, in the wheel tread state detection system described in Patent Document 3, since the quality of the wheel tread state is determined based on the running sound of the train, it is difficult to identify the running sound of the train due to loud ambient noise. Below, there is a problem that it is difficult to determine the degree of uneven wear of the wheel.
特許文献４に記載されている発明は、振動測定部が測定した振動から特定周波数範囲の成分を抽出する周波数範囲成分抽出部を備えるため、列車の走行音の識別が困難な環境下においても車輪の偏摩耗度合いの判定を行うことができるという利点がある。しかし、特許文献４に記載の車輪偏摩耗度合い判定システムは、地上設備に設置した振動計を用いて地上側から偏摩耗車輪を見つける定点測定方式のシステムであるため、その地点を通過しない車両の車輪偏摩耗の有無を判定することができないという課題ある。 Since the invention described in Patent Document 4 includes a frequency range component extraction unit that extracts a component in a specific frequency range from the vibration measured by the vibration measurement unit, the wheel is provided even in an environment where it is difficult to identify the running sound of a train. There is an advantage that the degree of uneven wear can be determined. However, since the wheel uneven wear degree determination system described in Patent Document 4 is a fixed point measurement system that finds uneven wear wheels from the ground side using a vibration meter installed in ground equipment, a vehicle that does not pass through that point There is a problem that it is not possible to determine the presence or absence of uneven wheel wear.
本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、検査したい任意の車両における車輪偏摩耗の有無を判定することができる車輪偏摩耗判定方法および判定プログラムを提供することにある。
本発明の他の目的は、センサの故障や伝送ケーブルの脱落などの不具合の発生を気にすることなく車輪偏摩耗の有無を判定することができる車輪偏摩耗判定方法および判定プログラムを提供することにある。
The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object thereof is a wheel uneven wear determination method and a determination program capable of determining the presence or absence of wheel uneven wear in any vehicle to be inspected. Is to provide.
Another object of the present invention is to provide a wheel uneven wear determination method and a determination program capable of determining the presence or absence of uneven wheel wear without worrying about the occurrence of a defect such as a sensor failure or a transmission cable falling off. It is in.
上記目的を達成するため、本発明に係る車輪偏摩耗判定方法は、
車両に設置された振動検出手段により検出された振動データを連続的に取得し記憶手段に記憶する第１ステップと、
前記振動データの取得と並行して車両速度を算出し前記記憶手段に記憶する第２ステップと、
前記記憶手段より前記振動データを読み出してフィルタ処理によって所定の周波数範囲の振動データを抽出する第３ステップと、
前記第３ステップで抽出された振動データに対してエンベロープ処理を実施する第４ステップと、
前記第４ステップでエンベロープ処理された振動データに対して高速フーリエ変換処理を実施する第５ステップと、
前記記憶手段より前記車両速度を読み出して車輪回転周波数を算出する第６ステップと、
回転周波数が所定の範囲内のものに対応する前記高速フーリエ変換処理後のデータのうち所定の周波数のデータの振幅値を算出する第７ステップと、
前記振幅値が単位時間内に所定時間以上所定閾値を越えているか否か判別し、越えている場合に偏摩耗ありと判定する第８ステップと、
を含むようにしたものである。
In order to achieve the above object, the wheel uneven wear determination method according to the present invention is used.
The first step of continuously acquiring the vibration data detected by the vibration detecting means installed in the vehicle and storing it in the storage means,
The second step of calculating the vehicle speed in parallel with the acquisition of the vibration data and storing it in the storage means,
A third step of reading the vibration data from the storage means and extracting the vibration data in a predetermined frequency range by filtering.
The fourth step of performing envelope processing on the vibration data extracted in the third step, and
The fifth step of performing the fast Fourier transform process on the vibration data enveloped in the fourth step, and
The sixth step of reading out the vehicle speed from the storage means and calculating the wheel rotation frequency,
The seventh step of calculating the amplitude value of the data of the predetermined frequency among the data after the fast Fourier transform processing corresponding to the rotation frequency within the predetermined range, and
The eighth step of determining whether or not the amplitude value exceeds the predetermined threshold value for a predetermined time or more within a unit time, and if it exceeds, it is determined that there is uneven wear.
Is included.
ここで、「所定の周波数」とは、例えば車輪回転数に相当する周波数を意味する。上記のような手順に従った判定方法によれば、地上側に設置した振動検出手段からのデータに基づいて判定する定点測定方式ではなく、車両側に搭載した振動検出手段（加速度センサ）により検出した振動データに基づいて車輪偏摩耗の有無を判定するので、検査したい任意の車両における車輪偏摩耗の有無を判定することができる。また、センサの故障や伝送ケーブルの脱落などの不具合の発生を気にすることなく車輪偏摩耗の有無を判定することができる。 Here, the "predetermined frequency" means, for example, a frequency corresponding to the wheel rotation speed. According to the judgment method according to the above procedure, it is detected by the vibration detection means (accelerometer) mounted on the vehicle side instead of the fixed point measurement method which judges based on the data from the vibration detection means installed on the ground side. Since the presence or absence of uneven wheel wear is determined based on the vibration data generated, it is possible to determine the presence or absence of uneven wheel wear in any vehicle to be inspected. In addition, it is possible to determine the presence or absence of uneven wheel wear without worrying about the occurrence of defects such as sensor failure and transmission cable dropout.
ここで、望ましくは、前記第６ステップで算出された前記車輪回転周波数に基づいて回転周波数が所定の範囲外のものに対応する前記振動データを見つけ出して振幅をゼロに置き換えるステップと、
前記第８ステップで前記振幅値が所定時間以上所定閾値を越えていないと判別された場合に、前記振動データのうち振幅がゼロでないデータの比率であるデータ有効率を算出して当該データ有効率が所定割合より大きい場合に偏摩耗なしとし、データ有効率が所定割合以下の場合には判定不能とするステップと、
を有するようにする。
Here, preferably, a step of finding the vibration data corresponding to a rotation frequency outside a predetermined range based on the wheel rotation frequency calculated in the sixth step and replacing the amplitude with zero.
When it is determined in the eighth step that the amplitude value does not exceed the predetermined threshold value for a predetermined time or more, the data validity rate, which is the ratio of the data whose amplitude is not zero among the vibration data, is calculated and the data validity rate is calculated. If is larger than the specified ratio, there is no uneven wear, and if the data validity rate is less than the specified ratio, it is impossible to determine.
To have.
上記のようなステップを有する判定方法によれば、データ有効率を算出してデータ有効率が所定割合より大きい場合に偏摩耗なしとし、データ有効率が所定割合以下の場合には判定不能とするので、記憶装置に記憶されている計測データとしての振動データの信頼性を把握することかでき、再度のデータの収集が必要であるか否かの判断の目安を得ることができる。 According to the determination method having the steps as described above, the data effectiveness rate is calculated, and if the data effectiveness rate is larger than the predetermined ratio, there is no uneven wear, and if the data effectiveness rate is less than the predetermined ratio, the determination is impossible. Therefore, it is possible to grasp the reliability of the vibration data as the measurement data stored in the storage device, and it is possible to obtain a guideline for determining whether or not it is necessary to collect the data again.
また、望ましくは、前記第７ステップの後、前記第８ステップの前に、所定の周波数範囲のデータの平均振幅値が前記所定閾値以下でないものに対応する前記振動データを見つけ出して振幅をゼロに置き換えるステップを有するようにする。
かかる方法によれば、車両がポイントを通過したり車両内を搭乗者が移動したりした際に発生する振動に起因するノイズデータを除去することができるため、より精度の高い判定を行うことができる。
Further, preferably, after the 7th step and before the 8th step, the vibration data corresponding to the data whose average amplitude value of the data in the predetermined frequency range is not equal to or less than the predetermined threshold value is found and the amplitude is set to zero. Have a replacement step.
According to such a method, noise data caused by vibration generated when the vehicle passes a point or the occupant moves in the vehicle can be removed, so that a more accurate determination can be made. can.
さらに、望ましくは、前記第８ステップの前に、前記第７ステップで算出された前記振幅値に対してローパスフィルタ処理を実施するようにする。
かかる方法によれば、振動波形にヒゲ状のノイズがある場合に、波形をなまらすことができ、それによって判定の精度をさらに高めることができる。
Further, preferably, the low-pass filter processing is performed on the amplitude value calculated in the 7th step before the 8th step.
According to such a method, when the vibration waveform has whisker-like noise, the waveform can be smoothed, thereby further improving the accuracy of determination.
また、本出願の他の発明に係る車輪偏摩耗判定プログラムは、
車両に設置された振動検出手段により検出された振動データと車両速度を記憶した記憶手段より前記振動データを読み出してフィルタ処理によって所定の周波数範囲の振動データを抽出する機能と、
抽出された振動データに対してエンベロープ処理を実施する機能と、
エンベロープ処理された振動データに対して高速フーリエ変換処理を実施する機能と、
前記記憶手段より前記車両速度を読み出して車輪回転周波数を算出する機能と、
算出された前記車輪回転周波数に基づいて回転周波数が所定の範囲外のものに対応する前記振動データを見つけ出して振幅をゼロに置き換える機能と、
回転周波数が所定の範囲内のものに対応する前記高速フーリエ変換処理後のデータのうち所定の周波数のデータの振幅値を算出する機能と、
前記振幅値が単位時間内に所定時間以上所定閾値を越えているか否か判別し、越えている場合に偏摩耗ありと判定する機能と、
前記振幅値が単位時間内に所定時間以上所定閾値を越えていないと判別された場合に、前記振動データのうち振幅がゼロでないデータの比率であるデータ有効率を算出して当該データ有効率が所定割合より大きい場合に偏摩耗なしとし、データ有効率が所定割合以下の場合に判定不能とする機能と、を有するようにしたものである。
かかるプログラムによれば、車両側に設置した加速度センサにより検出した振動データに基づいて車輪偏摩耗の有無を判定するので、検査したい任意の車両における車輪偏摩耗の有無を判定することができる。
In addition, the wheel uneven wear determination program according to the other inventions of this application is
A function to read the vibration data from a storage means that stores the vibration data detected by the vibration detection means installed in the vehicle and the vehicle speed and extract the vibration data in a predetermined frequency range by filter processing.
A function to perform envelope processing on the extracted vibration data,
A function to perform fast Fourier transform processing on enveloped vibration data,
A function of reading the vehicle speed from the storage means to calculate the wheel rotation frequency, and
A function to find out the vibration data corresponding to a rotation frequency outside a predetermined range based on the calculated wheel rotation frequency and replace the amplitude with zero.
A function to calculate the amplitude value of the data of a predetermined frequency among the data after the fast Fourier transform processing corresponding to the rotation frequency within a predetermined range, and
A function for determining whether or not the amplitude value exceeds a predetermined threshold value for a predetermined time or more within a unit time, and if it exceeds, it is determined that there is uneven wear.
When it is determined that the amplitude value does not exceed the predetermined threshold value for a predetermined time or more within a unit time, the data validity rate, which is the ratio of the data whose amplitude is not zero, is calculated and the data validity rate is calculated. It has a function that there is no uneven wear when it is larger than a predetermined ratio and it is impossible to determine when the data validity rate is less than or equal to a predetermined ratio.
According to such a program, since the presence or absence of uneven wheel wear is determined based on the vibration data detected by the acceleration sensor installed on the vehicle side, it is possible to determine the presence or absence of uneven wheel wear in any vehicle to be inspected.
本発明の車輪偏摩耗判定方法および判定プログラムによれば、車両側に設置したセンサからの振動データに基づいて判定を行うため、検査したい任意の車両における車輪偏摩耗の有無を判定することができる。また、センサの故障や伝送ケーブルの脱落などの不具合の発生を気にすることなく車輪偏摩耗の有無を判定することができるという効果がある。 According to the wheel uneven wear determination method and determination program of the present invention, since the determination is made based on the vibration data from the sensor installed on the vehicle side, it is possible to determine the presence or absence of wheel uneven wear in any vehicle to be inspected. .. In addition, there is an effect that it is possible to determine the presence or absence of uneven wheel wear without worrying about the occurrence of defects such as sensor failure and transmission cable dropout.
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。
図２は、本発明に係る車輪偏摩耗判定方法が適用されるシステムの一実施形態の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態のシステムは、加速度センサを備え所定のサンプリング周期（例えば２ミリ秒）で車体の振動を検出する振動検出部１１と、当該振動検出部１１により検出された振動加速度データを無線で送信する送信部１２、送信されたデータを受信し転送するデータ収集装置としてのルータ１３、ＧＰＳ衛星からの電波を受信して車両位置を検知するＧＰＳ（全地球測位システム）装置１４、ルータ１３によって収集されたデータを受け取って解析し、車輪の偏摩耗の有無を判定する解析用ＰＣ（パーソナルコンピュータ）１５、解析結果を出力する表示装置１６などから構成されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a system to which the wheel uneven wear determination method according to the present invention is applied. As shown in FIG. 2, the system of the present embodiment is equipped with an acceleration sensor and is detected by a
上記データ収集装置としてのルータ１３は、送信部１２から送信された振動加速度データ（以下、振動データと称する）を受信する受信部３１、受信した振動データおよびＧＰＳ装置１４からの位置情報を一時的に記憶するバッファ３２を備える。解析用ＰＣ１５は、ＧＰＳ装置１４からの位置情報に基づいて車両速度を算出する車両速度算出部を備える。なお、データ収集装置（１３）に車両速度算出部を設け、算出した速度を記憶しておいて、解析用ＰＣ１５へ車両速度を送信するように構成しても良い。
The
上記振動検出部１１の加速度センサの設置位置は、車体の振動を検出できる箇所であればどこでも良いが、本実施形態では車両の床面に設置された状態で検出された振動データに基づいて偏摩耗の判定が行えるように解析アルゴリズムが工夫されている。解析用ＰＣ１５のメモリには、後述の偏摩耗判定方法に従って記述された解析プログラムが格納されており、解析用ＰＣ１５のＭＰＵ（マイクロプロセッサ）は解析プログラムを実行することで車輪の偏摩耗の有無の判定を行う。従って、解析用ＰＣ１５は、偏摩耗判定装置として動作する。
The position of the acceleration sensor of the
本発明者は、本発明に係る偏摩耗判定方法を実現する解析プログラムを開発するに当たって、実際に相当長い距離を走行して偏摩耗が発生している蓋然性が高いと思われる車輪を有する車両と、偏摩耗が発生していないと思われる車輪（削正作業を実施した直後の車輪）を有する車両について、図２に示すような構成を有するデータ収集装置によりそれぞれ振動加速度データを収集して、振動解析に有効とされているＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理を行い、処理の結果を比較、検討した。 In developing an analysis program that realizes the uneven wear determination method according to the present invention, the present inventor considers a vehicle having wheels that are likely to have uneven wear after actually traveling a considerably long distance. For vehicles with wheels that are not considered to have uneven wear (wheels immediately after the correction work), vibration acceleration data is collected by a data collection device having the configuration shown in FIG. 2, respectively. FFT (Fast Fourier Transform) processing, which is considered to be effective for vibration analysis, was performed, and the processing results were compared and examined.
その結果、図３（Ａ），（Ｂ）に示すように、１２０～２００Ｈｚの範囲で顕著な差異があることを見出した。そこで、１２０～２００Ｈｚの範囲のＦＦＴ値に着目し、様々な処理を適用し取捨選択することで、偏摩耗の有無を有効に判定することができる手法を開発し、以下に説明するような解析プログラムを実現するに至った。なお、図３において、（Ａ）は偏摩耗が発生していると予想される車輪に関するもの、（Ｂ）は偏摩耗が発生していない車輪に関するものである。 As a result, as shown in FIGS. 3A and 3B, it was found that there was a remarkable difference in the range of 120 to 200 Hz. Therefore, we focused on the FFT value in the range of 120 to 200 Hz, developed a method that can effectively determine the presence or absence of uneven wear by applying various processes and selecting, and analyzed as described below. It came to realize the program. In FIG. 3, (A) relates to a wheel expected to have uneven wear, and (B) relates to a wheel not causing uneven wear.
図４には、本発明の偏摩耗判定方法すなわち解析用ＰＣ１５のＭＰＵによって実行される解析プログラムの処理手順の一例が示されている。
図４に示されているように、偏摩耗判定が開始されると、解析用ＰＣ１５のＭＰＵは、先ずデータ記憶部３２に記憶されている計測データとしての振動データおよび車両速度データを読み出す（ステップＳ１）。続いて、読み出した振動データにフィルタ処理を行なって１２０～２００Ｈｚの範囲のデータを抽出する（ステップＳ２）。その後、フィルタ処理後の振動波形に対してエンベロープ処理を実施する（ステップＳ３）。図３（Ｂ）には図３（Ａ）のような生波形の振動データにフィルタ処理を行なった後の波形が、図３（Ｃ）には図３（Ｂ）の波形に対してエンベロープ処理を実施した後の波形が示されている。
FIG. 4 shows an example of the processing procedure of the analysis program executed by the MPU of the uneven wear determination method of the present invention, that is, the
As shown in FIG. 4, when the uneven wear determination is started, the MPU of the
次に、エンベロープ処理後の時系列データについて、５０％オーバーラップで２秒間隔のデータ毎にＦＦＴ処理を行う（ステップＳ４）。これにより、１秒ごとのＦＦＴ値が得られる。続いて、データ記憶部３２から読み出された車両速度データと予め記憶されている当該車両の車輪の径とから、ＦＦＴ値毎に車輪の回転周波数を算出する（ステップＳ５）。なお、このステップＳ５は、ステップＳ２のフィルタ処理の前に実施しても良い。その後、ステップＳ５で算出された車輪回転周波数が８～２０Ｈｚの範囲に入っているか否か判定する（ステップＳ６）。ここで、車輪回転周波数範囲８～２０Ｈｚは、車両速度に換算するとほぼ８０～２００ｋｍ／ｈに相当する。
Next, the time-series data after the envelope processing is subjected to FFT processing at intervals of 2 seconds with 50% overlap (step S4). As a result, the FFT value every second is obtained. Subsequently, the rotation frequency of the wheel is calculated for each FFT value from the vehicle speed data read from the
ステップＳ６で車輪回転周波数が８～２０Ｈｚの範囲に入っていない（Ｎｏ）と判定すると、ステップＳ１０へ移行して当該車輪回転周波数に対応するＦＦＴ値（振幅）を「０」に置き換えるとともに、無効カウンタの値をインクリメント（＋１）する。車輪回転周波数８～２０Ｈｚの範囲（車両速度が８０～２００ｋｍ／ｈの範囲）に入っていないデータは、評価範囲外のデータとして除外するためである。後述するように、本実施例の方法は車両走行速度で１００～１１０ｋｍ／ｈの範囲で有効であることが確認されたので、この速度範囲から大きく離れているデータを除外することで判定精度を担保することができる。 If it is determined in step S6 that the wheel rotation frequency is not within the range of 8 to 20 Hz (No), the process proceeds to step S10, the FFT value (amplitude) corresponding to the wheel rotation frequency is replaced with "0", and it is invalid. Increment (+1) the value of the counter. This is because data not within the wheel rotation frequency range of 8 to 20 Hz (vehicle speed is in the range of 80 to 200 km / h) is excluded as data outside the evaluation range. As will be described later, it has been confirmed that the method of this embodiment is effective in the range of 100 to 110 km / h in the vehicle traveling speed. Therefore, the determination accuracy can be improved by excluding the data far from this speed range. Can be secured.
一方、上記ステップＳ６で車輪回転周波数が８～２０Ｈｚの範囲に入っている（Ｙｅｓ）と判定すると、ステップＳ７へ進み、ステップＳ４の処理で得られたＦＦＴ値から１～９Ｈｚの範囲のＦＦＴ値を抽出してその平均（平均振幅）を算出する。例えば、車両速度が１００ｋｍ／ｈの場合、車輪回転周波数は約１０Ｈｚであるので、９Ｈｚ以下の振動レベルはノイズとみなせるので、そのノイズの平均を知るための処理である。 On the other hand, if it is determined in step S6 that the wheel rotation frequency is in the range of 8 to 20 Hz (Yes), the process proceeds to step S7, and the FFT value in the range of 1 to 9 Hz from the FFT value obtained in the process of step S4. Is extracted and its average (average amplitude) is calculated. For example, when the vehicle speed is 100 km / h, the wheel rotation frequency is about 10 Hz, and the vibration level of 9 Hz or less can be regarded as noise. Therefore, it is a process for knowing the average of the noise.
続いて、ステップＳ７で算出された平均振幅が、所定のノイズ閾値（例えば０．００２ｍ／ｓ2）以下であるか否か判定する（ステップＳ８）。ここで、平均振幅が、所定のノイズ閾値以下でない（Ｎｏ）と判定すると、ステップＳ１０へ移行して当該車輪回転周波数に対応するＦＦＴ値の振幅を「０」に置き換えるとともに、無効カウンタの値Ｃ２をインクリメント（＋１）する。ノイズ閾値の０．００２は実験的に定めた値であるが、この値は加速度センサの種類や設置位置等に応じて変わる値であり、０．００２ｍ／ｓ2に限定されるものではない。カウンタの値Ｃ１，Ｃ２は後にデータ有効率を算出するために使用される。 Subsequently, it is determined whether or not the average amplitude calculated in step S7 is equal to or less than a predetermined noise threshold value (for example, 0.002 m / s 2 ) (step S8). Here, if it is determined that the average amplitude is not equal to or less than the predetermined noise threshold value (No), the process proceeds to step S10, the amplitude of the FFT value corresponding to the wheel rotation frequency is replaced with "0", and the invalid counter value C2. Is incremented (+1). The noise threshold value of 0.002 is an experimentally determined value, but this value is a value that changes depending on the type of the acceleration sensor, the installation position, and the like, and is not limited to 0.002 m / s 2 . The counter values C1 and C2 are later used to calculate the data validity rate.
１～９Ｈｚの平均値が上記閾値を越えるような振動データは、車両がポイントを通過したり車両内を搭乗者が移動したりした際に発生するノイズである可能性が高く、振幅を「０」に置き換えることでそのようなノイズを判定対象から外すことができる。また、ステップＳ８で、所定の閾値以下である（Ｙｅｓ）と判定すると、ステップＳ９へ進んで、ステップＳ５で算出された車輪回転周波数に対応するＦＦＴ値（振幅値）を抽出し、有効カウンタの値Ｃ１をインクリメント（＋１）する。 Vibration data in which the average value of 1 to 9 Hz exceeds the above threshold value is likely to be noise generated when the vehicle passes a point or the passenger moves in the vehicle, and the amplitude is set to "0". By replacing it with "", such noise can be excluded from the judgment target. Further, if it is determined in step S8 that the value is equal to or less than a predetermined threshold value (Yes), the process proceeds to step S9, the FFT value (amplitude value) corresponding to the wheel rotation frequency calculated in step S5 is extracted, and the valid counter is used. The value C1 is incremented (+1).
その後、ステップＳ１１へ進み、所定量（所定時間もしくは所定走行距離）のデータについての処理が終了したか否か判定し、終了してない（Ｎｏ）と判定すると、ステップＳ１へ戻って、上記処理Ｓ１～Ｓ１０を繰り返す。一方、ステップＳ１１で、データが終了した（Ｙｅｓ）と判定すると、ステップＳ１２へ進んで、ローパスフィルタ処理（積分処理）を実行する。このローパスフィルタ処理を実行することで、図３（Ｃ）に示されている波形において、ヒゲ状に飛び出している部位の波形をなまらして、次のステップで実施するしきい値判定処理の精度を高めることができる。なお、ローパスフィルタ処理は省略することも可能である。 After that, the process proceeds to step S11, and it is determined whether or not the processing for the predetermined amount (predetermined time or predetermined mileage) of data is completed. Repeat S1 to S10. On the other hand, if it is determined in step S11 that the data is completed (Yes), the process proceeds to step S12 and the low-pass filter process (integral process) is executed. By executing this low-pass filter processing, in the waveform shown in FIG. 3C, the waveform of the portion protruding like a whiskers is smoothed, and the accuracy of the threshold value determination processing performed in the next step is correct. Can be enhanced. It is also possible to omit the low-pass filter processing.
次のステップＳ１３では、ステップＳ９で抽出したＦＦＴ値（振幅値）に基づいて、所定の閾値（０．００４）を例えば１分間に５秒以上越えているものがあるか否か判定する。そして、越えているものがある（Ｙｅｓ）と判定すると、ステップＳ１４へ進み、偏摩耗ありと判定して、表示装置に偏摩耗ありの情報を表示する。また、ステップＳ１３で、所定の閾値（０．００４）を例えば１分間に５秒以上越えているものがない（Ｎｏ）と判定すると、ステップＳ１５へ移行する。 In the next step S13, based on the FFT value (amplitude value) extracted in step S9, it is determined whether or not there is a value exceeding a predetermined threshold value (0.004) for, for example, 5 seconds or more per minute. Then, if it is determined that there is something that exceeds (Yes), the process proceeds to step S14, it is determined that there is uneven wear, and information on the presence of uneven wear is displayed on the display device. Further, if it is determined in step S13 that there is nothing (No) that exceeds the predetermined threshold value (0.004) for, for example, 5 seconds or more in 1 minute, the process proceeds to step S15.
ステップＳ１５では、ステップＳ９の有効カウンタの値Ｃ１とＳ１０の無効カウンタの値Ｃ２とから、Ｃ１／（Ｃ１＋Ｃ２）なる式を用いてデータ有効率を算出する。そして、次に、データ有効率が４０％を越えているか判断し（ステップＳ１６）、越えている（Ｙｅｓ）と判断すると、偏摩耗なしと判定して表示装置に偏摩耗なしの情報を表示する（ステップＳ１７）。また、ステップＳ１６で、有効データ率が４０％を越えていない（Ｎｏ）と判定すると、判定不能と判断して表示装置に判定不能の情報を表示する（ステップＳ１８）。判定基準となるデータ有効率の値は「４０％」に限定されず、振動の測定条件や測定対象の車両等に応じて変えることができる。 In step S15, the data validity rate is calculated from the value C1 of the valid counter in step S9 and the value C2 of the invalid counter in S10 using the formula C1 / (C1 + C2). Next, it is determined whether the data validity rate exceeds 40% (step S16), and if it is determined that it exceeds (Yes), it is determined that there is no uneven wear and information on no uneven wear is displayed on the display device. (Step S17). Further, if it is determined in step S16 that the effective data rate does not exceed 40% (No), it is determined that the determination is impossible and the information that cannot be determined is displayed on the display device (step S18). The value of the data effectiveness rate as a determination standard is not limited to "40%" and can be changed according to the vibration measurement conditions, the vehicle to be measured, and the like.
上記のような手順に従った偏摩耗判定方法は、地上側に設置したセンサからのデータに基づいて判定する定点測定方式ではなく、車両側に設置した加速度センサにより検出した振動データに基づいて車輪偏摩耗の有無を判定するので、検査したい任意の車両における車輪偏摩耗の有無を判定することができる。また、センサの故障や伝送ケーブルの脱落などの不具合の発生を気にすることなく車輪偏摩耗の有無を判定することができる。また、上記実施例の手順に従った偏摩耗判定方法によれば、加速度センサを車両の床に設置して検出した振動データに基づいて車輪偏摩耗の有無を判定することができる。 The uneven wear determination method according to the above procedure is not a fixed point measurement method that determines based on data from a sensor installed on the ground side, but a wheel based on vibration data detected by an acceleration sensor installed on the vehicle side. Since the presence or absence of uneven wear is determined, it is possible to determine the presence or absence of uneven wheel wear in any vehicle to be inspected. In addition, it is possible to determine the presence or absence of uneven wheel wear without worrying about the occurrence of defects such as sensor failure and transmission cable dropout. Further, according to the uneven wear determination method according to the procedure of the above embodiment, the presence or absence of uneven wear of the wheels can be determined based on the vibration data detected by installing the acceleration sensor on the floor of the vehicle.
なお、加速度センサを車両の床に設置して偏摩耗の伴う振動を検出するようにした場合、取得した振動データには１つの車両の複数の車輪からの振動が含まれることとなる。従って、そのような振動データに基づいて車輪偏摩耗ありを判定した場合には、１つの車両の複数の車輪すべてに対して削正作業を実施するか、別途各車輪個別に偏摩耗量の測定を実施して、所定以上の偏摩耗があった台車の車輪に対してのみ削正作業を実施するようにすればよい。
また、上記解析プログラムにおいては、各種パラメータ（ステップＳ６，Ｓ７の周波数範囲やステップＳ８のノイズ閾値等）を変更可能にされており、判定対象の車種に応じてパラメータを変えることで、判定精度を高めることができるようになっている。
When the acceleration sensor is installed on the floor of the vehicle to detect the vibration accompanied by the uneven wear, the acquired vibration data includes the vibration from a plurality of wheels of one vehicle. Therefore, when it is determined that there is uneven wear of wheels based on such vibration data, corrective work is performed on all of a plurality of wheels of one vehicle, or the amount of uneven wear is separately measured for each wheel. It is sufficient to carry out the correction work only on the wheels of the bogie that have uneven wear more than a predetermined value.
Further, in the above analysis program, various parameters (frequency range in steps S6 and S7, noise threshold value in step S8, etc.) can be changed, and the determination accuracy can be improved by changing the parameters according to the vehicle model to be determined. It is designed to be able to be enhanced.
本発明者らは、上記のような手順に従った車輪偏摩耗判定方法の有効性を評価するため、試験を行なった。
具体的には、先ず現行列車の中から、前回削正実施以降の走行距離（トータル走行距離）が３８．３万ｋｍの列車と０．６万ｋｍの列車を選択して、先頭と後尾の中間に位置する車両の床面に加速度センサを設置するとともに、走行速度が比較的一定（１００～１１０ｋｍ／ｈ）である区間（約３０ｋｍ）を選択して、データ収集装置によって上記加速度センサからの振動データを０．２ミリ秒間隔で取得するとともに、並行して走行速度を算出して振動データと共に記憶部に記憶した。
The present inventors conducted a test in order to evaluate the effectiveness of the wheel uneven wear determination method according to the above procedure.
Specifically, first, from the current trains, select the train with a mileage (total mileage) of 383,000 km and the train with a mileage of 6,000 km since the last correction, and select the first and tail trains. An accelerometer is installed on the floor of the vehicle located in the middle, and a section (about 30 km) where the traveling speed is relatively constant (100 to 110 km / h) is selected, and the data collection device is used to obtain the accelerometer from the accelerometer. The vibration data was acquired at intervals of 0.2 milliseconds, and the traveling speed was calculated in parallel and stored in the storage unit together with the vibration data.
次に、上記実施形態の車輪偏摩耗判定方法を適用して作成した解析プログラムを搭載したＰＣに、車上のデータ収集装置の記憶部に記憶されている振動データと走行速度を読み込んで解析を行なった。
図６にその結果を示す。このうち、図６（Ａ）はトータル走行距離が３８．３万ｋｍの列車に関する車輪回転周波数に対応した加速度変動、図６（Ｂ）はトータル走行距離が０．６万ｋｍの列車に関する車輪回転周波数に対応した加速度変動をそれぞれ示す。なお、図６（Ａ）において網掛けがなされている箇所は、図４のステップＳ６の判定処理で、８～２０Ｈｚの範囲外すなわちノイズが大きいため判定対象外とされたデータ部分である。
Next, the vibration data and the traveling speed stored in the storage unit of the data collection device on the vehicle are read into a PC equipped with the analysis program created by applying the wheel uneven wear determination method of the above embodiment for analysis. I did it.
The result is shown in FIG. Of these, FIG. 6 (A) shows acceleration fluctuations corresponding to the wheel rotation frequency of a train having a total mileage of 383,000 km, and FIG. 6 (B) shows wheel rotation of a train having a total mileage of 6,000 km. The acceleration fluctuations corresponding to the frequencies are shown respectively. The shaded area in FIG. 6A is a data portion that is out of the range of 8 to 20 Hz, that is, is excluded from the determination target because of large noise in the determination process of step S6 of FIG.
図６の（Ａ）と（Ｂ）を比較すると、図６（Ａ）においては、１分間（６０秒）にステップＳ９の判定閾値である０．００４ｍ／ｓ2を越えている合計時間が５秒以上であることが、また図６（Ｂ）においては、１分間（６０秒）に判定閾値である０．００４ｍ／ｓ2を越えている時間が０秒であることが分かる。
そこで、次に、加速度センサによる上記振動の検出と解析プログラムによる解析を行なった２つの列車のうちトータル走行距離が３８．３万ｋｍの列車のセンサ設置車両に取り付けられていた前後左右４個の車輪について、踏面の寸法測定を行なった。
Comparing (A) and (B) of FIG. 6, in FIG. 6A, the total time exceeding the determination threshold value of 0.004 m / s 2 in step S9 in 1 minute (60 seconds) is 5. It can be seen that the time is 2 seconds or more, and in FIG. 6B, the time exceeding the determination threshold value of 0.004 m / s 2 in 1 minute (60 seconds) is 0 second.
Therefore, next, of the two trains that were detected by the acceleration sensor and analyzed by the analysis program, the four front, rear, left, and right trains that were attached to the sensor-installed vehicle of the train with a total mileage of 383,000 km. For the wheels, the tread dimensions were measured.
その結果を、図７（Ａ）～（Ｄ）に示す。なお、変位は５００倍に拡大して示してある。図７（Ａ）～（Ｄ）において、矢印で示されている箇所が最も摩耗深さの大きかった部位であり、４つの車輪の比較では、図７（Ｄ）の車輪が最も摩耗深さが大きく、一般的な削正作業実施の判断基準値（例えば０．２ｍｍ）を越える０．２５ｍｍであった。
以上の結果から、前記実施形態の手順に従った車輪偏摩耗判定方法は車輪偏摩耗を判定する上で有効であるとの結論に達した。
The results are shown in FIGS. 7A to 7D. The displacement is shown magnified 500 times. In FIGS. 7 (A) to 7 (D), the portion indicated by the arrow is the portion having the largest wear depth, and in the comparison of the four wheels, the wheel of FIG. 7 (D) has the highest wear depth. It was 0.25 mm, which was large and exceeded the judgment standard value (for example, 0.2 mm) for carrying out general correction work.
From the above results, it was concluded that the wheel uneven wear determination method according to the procedure of the above embodiment is effective in determining the wheel uneven wear.
以上本発明者によってなされた発明を実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態においては、ＧＰＳ装置１４からの位置情報に基づいて車両速度を算出しているが、速度発電機からの信号に基づいて車両速度を算出して良い。また、前記実施形態においては、データ収集装置１３と別個に解析用ＰＣ１５を設けているが、データ収集装置１３の機能と解析用ＰＣ１５の機能を１つのＰＣに持たせるようにしても良い。その場合、そのように機能を有するＰＣを車両に搭載して、リアルタイムで偏摩耗の有無を判定するシステムを構成することも可能である。
Although the invention made by the present inventor has been specifically described above based on examples, the present invention is not limited to the above embodiment. For example, in the above embodiment, the vehicle speed is calculated based on the position information from the
さらに、前記実施形態においては、加速度センサを車両の床面に設置して車体の振動を検出するように構成しているが、加速度センサの設置個所は床面に限定されず車軸や床下機器等であっても良く、本発明の車輪偏摩耗判定方法は車軸や床下機器等に取付けた加速度センサにより振動を検出したデータに対しても適用することができる。なお、その場合、車内を移動する搭乗者に伴う振動がノイズとして振動データに乗るおそれはないので、例えば図４のフローチャートにおけるステップＳ８の判定処理を省略することも可能である。 Further, in the above embodiment, the acceleration sensor is installed on the floor surface of the vehicle to detect the vibration of the vehicle body, but the location where the acceleration sensor is installed is not limited to the floor surface, such as an axle and underfloor equipment. However, the wheel uneven wear determination method of the present invention can also be applied to data in which vibration is detected by an acceleration sensor attached to an axle, an underfloor device, or the like. In that case, since there is no possibility that the vibration caused by the passenger moving in the vehicle will be included in the vibration data as noise, it is possible to omit the determination process of step S8 in the flowchart of FIG. 4, for example.
１１ 振動検出部
１２ データ送信部
１３ データ収集装置（ルータ）
１４ ＧＰＳ装置
１５ 解析用ＰＣ
１６ 表示装置
３１ 受信部
11
14
16
Claims (5)
前記振動データの取得と並行して車両速度を算出し前記記憶手段に記憶する第２ステップと、
前記記憶手段より前記振動データを読み出してフィルタ処理によって所定の周波数範囲の振動データを抽出する第３ステップと、
前記第３ステップで抽出された振動データに対してエンベロープ処理を実施する第４ステップと、
前記第４ステップでエンベロープ処理された振動データに対して高速フーリエ変換処理を実施する第５ステップと、
前記記憶手段より前記車両速度を読み出して車輪回転周波数を算出する第６ステップと、
回転周波数が所定の範囲内のものに対応する前記高速フーリエ変換処理後のデータのうち所定の周波数のデータの振幅値を算出する第７ステップと、
前記振幅値が単位時間内に所定時間以上所定閾値を越えているか否か判別し、越えている場合に偏摩耗ありと判定する第８ステップと、
を含むことを特徴とする車輪偏摩耗判定方法。 The first step of continuously acquiring the vibration data detected by the vibration detecting means installed in the vehicle and storing it in the storage means,
The second step of calculating the vehicle speed in parallel with the acquisition of the vibration data and storing it in the storage means,
A third step of reading the vibration data from the storage means and extracting the vibration data in a predetermined frequency range by filtering.
The fourth step of performing envelope processing on the vibration data extracted in the third step, and
The fifth step of performing the fast Fourier transform process on the vibration data enveloped in the fourth step, and
The sixth step of reading out the vehicle speed from the storage means and calculating the wheel rotation frequency,
The seventh step of calculating the amplitude value of the data of the predetermined frequency among the data after the fast Fourier transform processing corresponding to the rotation frequency within the predetermined range, and
The eighth step of determining whether or not the amplitude value exceeds the predetermined threshold value for a predetermined time or more within a unit time, and if it exceeds, it is determined that there is uneven wear.
A method for determining uneven wear of a wheel, which comprises.
前記第８ステップで前記振幅値が所定時間以上所定閾値を越えていないと判別された場合に、前記振動データのうち振幅がゼロでないデータの比率であるデータ有効率を算出して当該データ有効率が所定割合より大きい場合に偏摩耗なしとし、データ有効率が所定割合以下の場合には判定不能とするステップと、
を有することを特徴とする請求項１に記載の車輪偏摩耗判定方法。 A step of finding the vibration data corresponding to a rotation frequency outside a predetermined range based on the wheel rotation frequency calculated in the sixth step and replacing the amplitude with zero.
When it is determined in the eighth step that the amplitude value does not exceed the predetermined threshold value for a predetermined time or more, the data validity rate, which is the ratio of the data whose amplitude is not zero among the vibration data, is calculated and the data validity rate is calculated. If is larger than the specified ratio, there is no uneven wear, and if the data validity rate is less than the specified ratio, it is impossible to determine.
The wheel uneven wear determination method according to claim 1, wherein the wheel has an uneven wear.
車両に設置された振動検出手段により検出された振動データと車両速度を記憶した記憶手段より前記振動データを読み出してフィルタ処理によって所定の周波数範囲の振動データを抽出する機能と、
抽出された振動データに対してエンベロープ処理を実施する機能と、
エンベロープ処理された振動データに対して高速フーリエ変換処理を実施する機能と、
前記記憶手段より前記車両速度を読み出して車輪回転周波数を算出する機能と、
算出された前記車輪回転周波数に基づいて回転周波数が所定の範囲外のものに対応する前記振動データを見つけ出して振幅をゼロに置き換える機能と、
回転周波数が所定の範囲内のものに対応する前記高速フーリエ変換処理後のデータのうち所定の周波数のデータの振幅値を算出する機能と、
前記振幅値が単位時間内に所定時間以上所定閾値を越えているか否か判別し、越えている場合に偏摩耗ありと判定する機能と、
前記振幅値が単位時間内に所定時間以上所定閾値を越えていないと判別された場合に、前記振動データのうち振幅がゼロでないデータの比率であるデータ有効率を算出して当該データ有効率が所定割合より大きい場合に偏摩耗なしとし、データ有効率が所定割合以下の場合に判定不能とする機能と、を有することを特徴とする車輪偏摩耗判定プログラム。 A program for operating a computer as a wheel uneven wear determination device.
A function to read the vibration data from a storage means that stores the vibration data detected by the vibration detection means installed in the vehicle and the vehicle speed and extract the vibration data in a predetermined frequency range by filter processing.
A function to perform envelope processing on the extracted vibration data,
A function to perform fast Fourier transform processing on enveloped vibration data,
A function of reading the vehicle speed from the storage means to calculate the wheel rotation frequency, and
A function to find out the vibration data corresponding to a rotation frequency outside a predetermined range based on the calculated wheel rotation frequency and replace the amplitude with zero.
A function to calculate the amplitude value of the data of a predetermined frequency among the data after the fast Fourier transform processing corresponding to the rotation frequency within a predetermined range, and
A function for determining whether or not the amplitude value exceeds a predetermined threshold value for a predetermined time or more within a unit time, and if it exceeds, it is determined that there is uneven wear.
When it is determined that the amplitude value does not exceed the predetermined threshold value for a predetermined time or more within a unit time, the data validity rate, which is the ratio of the data whose amplitude is not zero, is calculated and the data validity rate is calculated. A wheel uneven wear determination program characterized by having a function of determining no uneven wear when the ratio is larger than a predetermined ratio and making it impossible to determine when the data effectiveness rate is equal to or less than the predetermined ratio.
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